基于小波包和BP神經網絡的風機齒輪箱故障診斷

王 皓，周 峰

(燕山大學 河北省測試計量技術及儀器重點實驗室，河北 秦皇島 066004)

基于小波包和BP神經網絡的風機齒輪箱故障診斷

王 皓，周 峰

(燕山大學 河北省測試計量技術及儀器重點實驗室，河北 秦皇島 066004)

為了對風力發電機組中最容易發生故障的核心部件齒輪箱進行故障診斷，提出基于小波包變換和BP（Back Propagation）神經網絡的齒輪箱故障診斷方法。首先，根據齒輪箱工作時的振動信號特性，通過小波包變換方法對振動信號進行去噪、分解與重構，有效提取不同故障下各頻段能量的故障特征；其次，將提取的能量故障特征輸入至BP神經網絡診斷系統中進行識別，實現故障的智能診斷。通過試驗證明了該方法的有效性。

振動與波；風機齒輪箱；小波包變換；BP神經網絡；故障診斷

風力發電機由于其工作環境長期處于野外，齒輪箱作為其核心部件容易發生故障，對其故障診斷具有重要的現實意義[1]。對振動信號的處理是齒輪箱故障診斷的關鍵，受噪聲結構、變形速度突變等因素的影響，機械振動信號通常表現非線性、非平穩特性[2]。振動信號的頻譜分析是齒輪箱故障信息的最基本研究方法[3]。傳統的頻譜分析方法(FFT)是對信號整個過程的頻譜而言的，它缺乏對信號的局部特性的分析，對于振動系統這樣一個信號頻率可變的非平穩信號而言，這種分析方法就顯得力不從心[4，5]。

小波包分析法不僅分解了低頻段，而且也同時對高頻段進行了分解，它能得到較一般小波分解更細的信號信息，即能夠得到原信號在不同頻段上分布的詳細信息，以及信號發生突變的時間點[6-8]，所以利用其對齒輪箱振動信號分析，能夠提取其時頻信息。人工神經網絡可以實現數據的非線性的映射，通過輸入故障信息的數據樣本，便可以通過神經網絡使新數據“逼近”期望目標[9]。將兩種方法結合起來所構建的小波神經網絡將同時擁有這兩種方法的優點，可以對數據進行更加細致的處理和分析。

基于小波包變換和BP神經網絡相結合的風機齒輪箱故障診斷方法，對齒輪箱振動信號進行去噪、分解與重構，有效提取不同故障下各頻段能量的故障特征，將其輸入至BP神經網絡診斷系統中，實驗表明，該方法具有較高的準確度。

1 基于小波包變換和BP神經網絡的故障診斷方法

齒輪箱故障診斷實現框圖如圖1所示。

圖1 齒輪箱故障診斷實現框圖

1.1 小波包變換方法

風力發電機在工作時，野外環境不斷變化，使得齒輪箱內各部件的振動能量不斷變化，由于齒輪箱某部件工作異常、溫度變化等因素影響，齒輪箱的振動信號會表現為極強的非平穩性。非平穩信號在時域及頻域上有著明顯特征，小波包分析可以對信號的時域和頻域信息同時進行分析，能夠有效地對非平穩信號進行特征提取[10]。

小波包對信號分析的步驟如下[11]：

（1）通過傳感器獲得齒輪箱的原始信號，以S表示，依據振動信號的特點和需要的故障特征要求，選擇合適的基函數，將數據進行相應N層的小波包變換。(i,j)表示第i層第j個節點，其中，i=0，1，2…，N，j=0，1，2，...，2N-1。Xij表示第i層的第j個頻帶的小波包分解系數。

（2）將最末層的Xij小波系數分別進行重構，Sij表示Xij的重構信號。則原始信號S可表示為

（3）分析子頻帶能量。設Sij對應頻帶的能量為Eij，則有

式中xjk（j=0,1,2...2N-1，k=1，2，...，n）表示Sij的各個分量幅值。

（4）將各個子頻帶的能量組合成一個向量T，則有特征向量

要對這個結果進行歸一化的處理。因此用下面的歸一化公式

公式(5)中，T'即為歸一化后的特征向量。

1.2 BP神經網絡算法建模

風力發電機受力情況多變，結構復雜，表現出的振動信號和實際的故障原因有著非常復雜的對應關系，這種關系通常表現為非線性關系，而BP神經網絡具有非常好的非線性映射能力，可以將振動信號特征和故障模式聯系起來。

基于BP神經網絡的齒輪箱故障算法建模包括三部分：BP神經網絡構建、BP神經網絡訓練和BP神經網絡分類。

（1）BP神經網絡構建[12]

輸入層設計：經過小波包分析和特征值提取的特征向量作為BP網絡的輸入向量，由小波包分解確定的特征值的向量維數作為BP網絡的輸入個數，即輸入個數n=2N，N為小波包分解層數。

輸出層設計：需要分析的故障類型數目作為BP網絡的輸出個數，例如需要分析的類型有軸承內環故障、軸承外環故障、齒輪斷齒和系統正常四種狀態，則神經網絡的輸出需要有4個節點。如果待識別的故障類型有m個，為在 0和1之間取值，判定ri中隸屬度最大者為零部件故障發生的原因。

隱層設計：隱層神經元的個數確定并沒有明確的標準，根據經驗：隱層節點過少，不利于找到最優的權值組合；隱層節點過多，會使網絡變得復雜，同時BP網絡的泛化能力會減弱。一般根據經驗公式確定，n和m分別為輸入輸出層節點個數，α一般在（1，10）之間選擇。

（2）BP網絡訓練

初始化值確定：BP網絡是一個典型的非線性網絡系統[13]，合適的初始權值（連接權值，閾值）對網絡最快達到最優狀態具有非常好的提升作用，同時它也會影響網絡是否能夠收斂或者停滯在局部最小值。BP網絡的隱層激勵函數一般采用S函數，如果隱層神經元節點的輸入在原點附近徘徊，那么神經元的輸出是在S函數的最中間區域，在這個區域范圍內，S函數變化敏感，離S函數的飽和區域也相對較遠，此時的網絡學習速度可以大大提高。根據經驗初始化權值一般選取（-1，1）之間的隨機數。

（3）神經網絡分類

訓練后的網絡權值和閾值將被保存，BP網絡此時已經具有了聯想記憶能力和預測能力。將測試數據送入已經訓練后的BP網絡，網絡將自動完成故障的指示。

2 實測數據處理及分析

試驗的齒輪箱為風機組中典型的升速箱，齒輪箱故障診斷試驗臺如圖2所示。

圖2 齒輪箱故障診斷試驗臺

2.1 齒輪箱振動信號采集

齒輪箱由箱體、齒輪、軸承、軸等部件組成，其中，在發生的故障中，齒輪占了65%，軸承占了25%，所以齒輪和軸承故障是重點研究的問題[14]。振動信號由3個振動傳感器采集，分別安裝在輸出齒輪的前端和輸入齒輪的前后固定端。使用2個速度傳感器來計算輸出齒輪和輸入齒輪的轉動速度，進而得出齒輪箱中齒輪和軸承等的特征頻率。

2.2 基于小波包變換齒輪箱信號特征提取

齒輪箱在各種異常狀態下的各頻率區間對應的幅度大小不同，可以作為特征區別齒輪箱工作狀態。圖3—圖4為兩種工作情況下采集的振動信號，采樣率為10 kHz。振動信號在齒輪箱正常工作和出現各類異常情況時有明顯不同的特征，在兩種不同工作情況下時域和頻域特征明顯不同。

圖3 正常工作情況下振動信號的時域及頻域

圖4 輸入端齒輪斷齒情況下振動信號的時域及頻域

經過試驗分析，發現利用小波包對振動信號提取8個不同頻率區間的幅值，在不同故障發生時頻率區間幅值變化最明顯。如圖5—圖7所示在輸入齒輪前端振動傳感器測試點提取到并經過歸一化的3種工作情況下特征向量在頻帶上的分布圖，可以發現齒輪箱在不同故障發生的情況下其特征向量在各頻率區間下的分布明顯不同。

2.3 基于BP神經網絡的齒輪箱故障診斷

將消噪后的振動信號進行小波包分解，基函數采用db 6小波，分解層數為3層，信號將被分解為8個不同的頻段，將8個頻段的系數分別重構，計算各個頻段的能量，然后將能量歸一化表示。測試了4種風力發電機傳動系統工況下的振動數據，輸入軸的轉速分別為280 r/min，420 r/min，560 r/min，700 r/ min。如表1所示在輸入端軸承處振動傳感器測試點提取到并且經過歸一化的特征向量。

從表1中可以發現，在各種問題模式下，頻段5的能量相對來說都非常的小，可以忽略不計，即用7個頻段的能量特征值就能描述當前的問題情況。在輪箱正常（1，0，0，0，0，0）；輸入端齒輪斷齒（0，1，0，0，0，0）；輸出端軸承損傷（0，0，1，0，0，0）；輸出端齒輪斷齒（0，0，0，1，0，0）；輸出端齒輪點蝕（0，0，0，0，1，0）；輸入端齒輪點蝕（0，0，0，0，0，1）。如果同時發生多種故障，相應的元素為1，例如輸入端齒輪斷齒、輸出端齒輪斷齒（0，1，0，1，0，0）；輸入端齒輪斷齒、輸出端軸承損傷（0，1，1，0，0，0）。

圖5 部件正常工作時各頻帶能量分布

圖6 輸入端齒輪斷齒狀態能量分布

圖7 輸入端齒輪點蝕狀態能量分布

BP網絡的輸入個數為21，輸出層神經元個數為6，隱層神經元個數根據經驗公式確定，m和n分別為輸入個數和輸出層神經元個數，α一般介于（1，10）之間，中BP網絡的隱層神經元個數設置為15個，BP網絡的最終結構確定如圖8所示。

圖8 BP神經網絡結構示意圖

共測試了4種工況下的振動數據，考慮到各種工況下的數據都進行訓練的話計算量比較大，數據訓練過度吻合，網絡實現的功能會是類似查表的功能，這并不是我們應用神經網絡的初衷；且實際應用中我們也不可能將設備每種工況下（不止4種）的數據都進行完整全面的覆蓋訓練。齒輪箱的不同部位共布置了3只振動傳感器，每只傳感器可以獲得7個能量特征值，3只傳感器可以獲得共計21個特征值，這21個特征值組成神經網絡的輸入向量T'。

主要研究的齒輪箱狀態有正常狀態，輸入端齒輪斷齒狀態，輸出端軸承內圈損傷狀態，輸出端齒輪斷齒狀態，輸出端齒輪發生點蝕狀態，輸入端齒輪發生點蝕狀態，共有6種狀態。設置BP神經網絡的輸出向量P為（齒輪箱正常，輸入端齒輪斷齒，輸出端軸承損傷，輸出端齒輪斷齒，輸出端齒輪點蝕，輸入端齒輪點蝕），當P中某個元素為1時，表明齒輪箱處于當前的狀態，不同狀態下對應的輸出向量應為：齒

選擇工況1和工況3下的振動數據作為驗證樣本集，將樣本集數據送入訓練好的BP網絡，分析網絡的輸出結果。隨機選擇工況1和工況3下的共計16組特征向量，每組特征向量對應著相應的問題模式，網絡的輸出結果如下所示。

在分析網絡的輸出向量時，分量最大的值表明著相應的故障模式。從表2可以看出，在工況1和工況3下，網絡實際輸出向量和網絡期望輸出向量是一致的，這說明網絡的預測結果是準確的，也說明了訓練完的網絡具有很好的泛化能力，能夠準確的將故障模式進行分類。同時，通過現場試驗，判斷準確率達到97%以上，這都充分說明基于小波包變換和BP神經網絡的風機齒輪箱故障診斷方法是可行有效的。

3 結語

基于齒輪箱振動信號提出了一種小波包變換和BP神經網絡的風機齒輪箱故障診斷方法。首先介紹了齒輪箱的典型故障類型和其產生的振動信號，然后使用小波包變換方法對振動信號進行分解，將得到的故障特征向量作為輸入參數送入BP神經網絡中進行識別。最終測試表明，該方法能準確實現故障的識別與分類，可以作為風機齒輪箱各種常見故障識別的一種有效手段。

表1 小波包分解后的歸一化頻帶能量分布

表2 神經網絡診斷輸出結果

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Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox Based on Wavelet Packet and Back Propagation Neural Network

WANG Hao,ZHOU Feng
(Hebei Provincial Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation, Yanshan University,Qinhuangdao 066004,Hebei China)

Gearbox is the core component of wind turbine,but it can be faulted easily.In order to monitor the gearbox, a fault diagnosis method based on wavelet packet transform and Back Propagation(BP)neural network was put forward. Firstly,the vibration signals of the gearbox were denoised,decomposed and reconstructed according to their characteristics using wavelet packet transform.Then,the fault features of the different frequency band energy were effectively extracted.Finally,the fault energy features extracted were put into BP neural network diagnosis system to recognize the fault types.The system can implement intelligent fault diagnosis.The experiment demonstrated the efficiency of this method.

vibration and wave;wind turbine gearbox;wavelet packet transform;BP neural network;fault diagnosis

TP277

A

10.3969/j.issn.1006-1335.2015.02.035

1006-1355(2015)02-0154-06

2014－11－17

國家自然科學基金（61201110）

王皓（1972－），男，內蒙古呼和浩特人，碩士生導師，主要研究方向：信號檢測與處理，機械故障診斷。

周峰，男，碩士研究生。E-mail:yingfeng922@126.com